Von isolierten Daten zu belastbaren Zusammenhängen

In unserem Use Case verknüpft ein Knowledge Graph mit Neo4j Daten aus unterschiedlichen Quellen und macht Beziehungen zwischen Unternehmen, Personen, Förderanträgen und Zahlungsströmen sichtbar. Im konkreten Beispiel lassen sich sechs scheinbar unabhängige Antragsteller über gemeinsame Unternehmens- und Personenbeziehungen miteinander verbinden – eine Verbindung, die bei der isolierten Betrachtung einzelner Fachverfahren nicht erkennbar gewesen wäre.  

Mit GraphAware Hume können diese Beziehungen über eine visuelle Oberfläche untersucht und aus unterschiedlichen Perspektiven analysiert werden. So entsteht statt einzelner Informationsinseln eine gemeinsame Sicht auf den Fall und sein Beziehungsnetz. 

Der entscheidende Mehrwert: Die Verbindung der Daten schafft neue für die fachliche Prüfung. Beziehungen, die bei der isolierten Betrachtung einzelner Datenquellen verborgen bleiben können, werden sichtbar und können gezielt weiter untersucht werden.  

Die Technologie entscheidet dabei nicht, ob ein Betrugsfall vorliegt. Sie unterstützt Fachanwender dabei, relevante Verbindungen zu erkennen und daraus fundierte Ansatzpunkte für die weitere Untersuchung abzuleiten. 

Ergänzend sorgt IBM watsonx.governance für Kontrolle und Nachvollziehbarkeit beim Einsatz von KI: Welche Daten werden verwendet? Welche Informationen darf ein Modell verarbeiten? Und wie bleiben Analysen und Ergebnisse nachvollziehbar? 

OVHcloud bildet dabei die souveräne Cloud-Infrastruktur für den Betrieb der Lösung.